基于缝合线的无人机遥感影像拼接方法研究

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无人机遥感拥有高效率、灵活的机动性、成本低及分辨率高等优点。经过近几年的快速发展,在包括减灾救灾、农业植保、电网巡检、土地治理、河流调查等诸多领域,无人机遥感技术都有着非常广阔的应用。但是,在进行航空摄影时,由于飞机的飞行高度、镜头等诸多限制,使所能得到的影像范围很窄,往往难以涵盖全部的目标。因此,要获得完整的影像,必须将采集到的大量影像进行拼接,形成一幅完整的全景影像。本文在深入分析无人机影像拼接技术原理与方法的基础上,提出一种改进的匹配算法和基于改进的最佳缝合线影像融合拼接算法,实现了无人机影像拼接。论文的主要研究内容如下:(1)深入研究分析了SIFT算法、SURF算法和ORB算法等几种常见的无人机影像特征提取算法,通过相应的实验对这三种算法的适用范围进行了对比分析。根据无人机影像自身的特点,选取SURF算法作为无人机影像的特征点提取方法。(2)针对RANSAC算法提纯影像匹配点对时对误匹配点不能完全剔除的问题,本文引入双向匹配和极线约束的思想,提出一种基于双向BBF-RANSAC匹配算法,能有效剔除错误匹配点,完成无人机影像高精度匹配。(3)针对传统影像拼接方法,缝合线会出现穿过地面运动物体或建筑物等情况,从而导致融合影像出现几何错位、重影的问题,提出了一种基于差值影像的改进最佳缝合算法,并研究提出了基于改进最佳缝合线的多分辨率影像融合算法,实现了无人机影像的无缝拼接。实验表明该算法真实有效,生成的最佳缝合线可以较好地避免穿过房屋建筑,进而较好地保证了地物的完整性,同时解决了影像几何错位和重影的问题。
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